2024 SD에듀 빅데이터분석기사 실기(파이썬) 한권으로 끝내기
한국데이터산업진흥원 신출제유형 반영, 2021~2023 기출복원문제 총 6회분 수록, 유형별 단원종합문제+합격모의고사 2회분
시대고시기획
2024년 04월 15일 출간
국내도서 : 2024년 04월 15일 출간
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작품소개
이 상품이 속한 분야
▶ 한국데이터산업진흥원 출제기준 100% 반영
▶ 2021~2023년 총 6회분 기출복원문제 및 해설 수록
▶ 핵심이론 + 유형별 단원종합문제 + 기출복원문제 + 합격모의고사로 이루어진 탄탄한 구성
▶ 2021~2023년 전개년 출제경향분석 수록
▶ 2021~2023년 총 6회분 기출복원문제 및 해설 수록
▶ 핵심이론 + 유형별 단원종합문제 + 기출복원문제 + 합격모의고사로 이루어진 탄탄한 구성
▶ 2021~2023년 전개년 출제경향분석 수록
▶1과목 파이썬(Python)과 데이터 분석
제1장 | 파이썬 설치 및 실행
제1절 파이썬 프로그래밍 환경
제2절 코랩(Colab) 사용 방법
제3절 주요 라이브러리
제2장 | 파이썬 기본 문법
제1절 파이썬 기초
제2절 파일 불러오기 및 저장
제3절 데이터 구조
제4절 판다스 라이브러리 활용
제5절 넘파이 라이브러리 활용
제6절 데이터세트
제7절 구조적 프로그래밍
▶2과목 데이터 수집 및 분석
제1장 | 데이터 수집과 전처리
제1절 데이터 수집
제2절 데이터 전처리
제3절 데이터프레임 분석
제2장 | 기술통계 분석
제1절 기술통계와 빈도분석
제2절 기술통계 분석 기법
▶제3과목 데이터 모형 구축
제1장 | 상관관계 분석
제1절 상관관계 분석의 이해
제2절 산점도 및 상관계수
제3절 가설 검정
제4절 비모수 통계
제2장 | 회귀분석
제1절 회귀분석의 이해
제2절 단순 및 다중 회귀분석
제3절 변수 선택 방법
제3장 | 로지스틱 회귀분석
제1절 로지스틱 회귀분석의 이해
제2절 로지스틱 회귀모형
제3절 성능분석
제4장 | 의사결정나무
제1절 의사결정나무의 이해
제2절 의사결정나무 모형
제5장 | 인공신경망
제1절 인공신경망의 이해
제2절 인공신경망 모형
제6장 | 서포트벡터머신
제1절 SVM의 이해
제2절 SVM 모형
제7장 | 베이지안 기법
제1절 베이지안 기법의 이해
제2절 베이즈 분류 분석 모형
제8장 | 앙상블 분석
제1절 앙상블 분석의 이해
제2절 앙상블 분석 모형
제9장 | 군집 및 k-NN 분류 분석
제1절 군집분석의 이해
제2절 군집분석 모형
제3절 k-NN 분류 분석
제10장 | 연관성 분석
제1절 연관성 분석의 이해
제2절 연관성 분석 모형
▶제4과목 추론통계
제1장 | 추론통계의 이해
제1절 추론통계의 개념
제2절 추론통계 기법
제2장 | 가설 검정
제1절 평균차이 분석
제2절 비율차이 분석
제3절 분산분석
▶제5과목 데이터 모형 평가
제1장 | 분류 분석 모형 평가
제1절 평가지표
제2절 로지스틱 회귀분석
제3절 서포트벡터머신
제4절 베이지안 기법
제5절 앙상블 분석
제2장 | 예측 분석 모형 평가
제1절 평가지표
제2절 회귀분석
제3절 의사결정나무
제4절 인공신경망
▶유형별 단원종합문제
작업형 제1유형 | 데이터 전처리
작업형 제2유형 | 데이터 분석 모형
작업형 제3유형 | 추론통계
▶기출복원문제
제2회 기출복원문제
제3회 기출복원문제
제4회 기출복원문제
제5회 기출복원문제
제6회 기출복원문제
제7회 기출복원문제
▶합격모의고사
제1회 합격모의고사
제2회 합격모의고사
제1장 | 파이썬 설치 및 실행
제1절 파이썬 프로그래밍 환경
제2절 코랩(Colab) 사용 방법
제3절 주요 라이브러리
제2장 | 파이썬 기본 문법
제1절 파이썬 기초
제2절 파일 불러오기 및 저장
제3절 데이터 구조
제4절 판다스 라이브러리 활용
제5절 넘파이 라이브러리 활용
제6절 데이터세트
제7절 구조적 프로그래밍
▶2과목 데이터 수집 및 분석
제1장 | 데이터 수집과 전처리
제1절 데이터 수집
제2절 데이터 전처리
제3절 데이터프레임 분석
제2장 | 기술통계 분석
제1절 기술통계와 빈도분석
제2절 기술통계 분석 기법
▶제3과목 데이터 모형 구축
제1장 | 상관관계 분석
제1절 상관관계 분석의 이해
제2절 산점도 및 상관계수
제3절 가설 검정
제4절 비모수 통계
제2장 | 회귀분석
제1절 회귀분석의 이해
제2절 단순 및 다중 회귀분석
제3절 변수 선택 방법
제3장 | 로지스틱 회귀분석
제1절 로지스틱 회귀분석의 이해
제2절 로지스틱 회귀모형
제3절 성능분석
제4장 | 의사결정나무
제1절 의사결정나무의 이해
제2절 의사결정나무 모형
제5장 | 인공신경망
제1절 인공신경망의 이해
제2절 인공신경망 모형
제6장 | 서포트벡터머신
제1절 SVM의 이해
제2절 SVM 모형
제7장 | 베이지안 기법
제1절 베이지안 기법의 이해
제2절 베이즈 분류 분석 모형
제8장 | 앙상블 분석
제1절 앙상블 분석의 이해
제2절 앙상블 분석 모형
제9장 | 군집 및 k-NN 분류 분석
제1절 군집분석의 이해
제2절 군집분석 모형
제3절 k-NN 분류 분석
제10장 | 연관성 분석
제1절 연관성 분석의 이해
제2절 연관성 분석 모형
▶제4과목 추론통계
제1장 | 추론통계의 이해
제1절 추론통계의 개념
제2절 추론통계 기법
제2장 | 가설 검정
제1절 평균차이 분석
제2절 비율차이 분석
제3절 분산분석
▶제5과목 데이터 모형 평가
제1장 | 분류 분석 모형 평가
제1절 평가지표
제2절 로지스틱 회귀분석
제3절 서포트벡터머신
제4절 베이지안 기법
제5절 앙상블 분석
제2장 | 예측 분석 모형 평가
제1절 평가지표
제2절 회귀분석
제3절 의사결정나무
제4절 인공신경망
▶유형별 단원종합문제
작업형 제1유형 | 데이터 전처리
작업형 제2유형 | 데이터 분석 모형
작업형 제3유형 | 추론통계
▶기출복원문제
제2회 기출복원문제
제3회 기출복원문제
제4회 기출복원문제
제5회 기출복원문제
제6회 기출복원문제
제7회 기출복원문제
▶합격모의고사
제1회 합격모의고사
제2회 합격모의고사
SD에듀의 최신판 〈2024 빅데이터분석기사 실기(파이썬) 한권으로 끝내기〉를 찾아 주신 독자님께 감사의 마음을 전합니다. 본서는 한국데이터산업진흥원의 출제기준을 100% 반영하였으며, 2021년부터 2023년까지 총 6회분의 전개년 기출문제를 복원하여 실었습니다. 또한, 최신 출제경향을 반영하여 이론을 수록하였으며, 코드와 그래프를 ALL COLOR로 구성하여 보다 편리하게 보실 수 있도록 하였습니다.
핵심이론 + 유형별 단원종합문제를 통해 이론을 완벽히 다지고, 기출복원문제 + 합격모의고사를 통해 실전 감각을 키우신다면 2024년 시험에 거뜬히 합격하실 수 있을 것입니다. SD에듀 홈페이지 도서업데이트 게시판을 통해 예제 데이터를 제공하고 있으니 도서 학습에 활용하시기를 바랍니다(https://www.sdedu.co.kr/book/).
SD에듀는 모든 수험생 여러분들이 합격의 알고리즘으로 빠져들기를 진심으로 기원합니다.
작가정보
現
평택대학교 융합소프트웨어학과 교수
IEIE Transactions on smart Processing and Computing 편집 위원
IAFOR Journal of Education 편집 위원
경기도, 서울시, 평택시, 한국산업기술진흥원 정보화 자문 위원
前
The State University of New Jersey(Rutgers) 교환 교수
한국과학기술원(KAIST) 산업 및 시스템공학과 공학 박사
한국전자통신연구원(ETRI) 선임연구원
정보통신기획평가원 주간기술동향 편집 위원
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